Kuigi paljude kasutajate jaoks on tõsi, et võimalus salvestada mis tahes tüüpi järjestusi Aegluubis See on midagi, mida nad pole kogu elu jooksul kasutanud ega hakka kasutama rohkem kui üks või kaks korda, tõsi on see, et kuskilt on see muutunud üks vaikimisi installitud võimalustest praktiliselt kõikidesse nutitelefonidesse et täna on turul ja isegi nendel, mis alles ees ootavad.
Hoolimata sellest, et see tehnoloogia on, seda vähem silmatorkav ja on palju kasutajaid, kes on sõna otseses mõttes selle võimalustest armunud, on tõde see, et nagu peaaegu kõigil elus, on sellel ka negatiivne külg. Sel juhul peame keskenduma peaaegu eranditult ladustamisvajadused mis tahes neist videotest, mis võivad olla väga kõrged ja ka taastootmiseks vajalikud ressursid, mis lõpuks piirab sama, nagu me ütlesime, rakendamist kõigi tootjate kõige kõrgemate vahemike terminalidega.
Slow Motion videoid saab luua ja esitada iga praegune nutitelefon
Selle tagamiseks, et kõik saaksid videoid aegluubis taasesitada, olenemata sellest, kas see on salvestatud või mitte, taasesitamiseks vajalike ressursside pakkumiseks leiame täna uudise Nvidia mis kindlasti meeldib paljudele, kuna selle insenerid on suutnud välja töötada midagi vähem kui a uus tehisintellekti platvorm et vastavalt esimestele esitatud tõenditele lubaks mis tahes tüüpi videoid aegluubis esitada, nii terminalis hostitud kui ka need, mida näeme veebis voogesitusplatvormidel, näiteks YouTube.
Veidi üksikasjalikumalt, nagu teatas Nvidia, näib, et see uudne algoritm on välja töötatud piltide aeglustamiseks pärast nende salvestamist. Erinevus maineka ettevõtte välja töötatud ja esitletud platvormi ja ülejäänud turul olemasolevate tehnoloogiate vahel on see, raamide venitamise asemel, midagi, mis muudab saadud pildid väga halvaks, tehisintellekt Nvidia loob raamid, mis sisestatakse nendesse tühikutesse kusagilt.
Iga video vaatamiseks aegluubis piisab konvolutsioonilisest närvivõrgust
Tarkvara tasemel on Nvidia insenerid otsustanud, et selle funktsionaalsusega platvormi loomiseks on parim võimalus panustada konvolutsiooniline närvivõrk oskab hinnata kõnealuse stseeni optilist voogu, objektide, pindade ja isegi servade liikumismustrit. Tänu sellele kõigele saab luua vajalikud kaadrid, nii et hetke saabudes näeksime stseene kahe sisendraami vahel nii edasi kui ka tagasi.
Selles muljetavaldavas töös on isegi ruumi platvormi ennustamiseks, kuidas pikslid liiguvad praeguselt neljalt järgmisele kaadrile, selleks on loodud kahemõõtmeline liikumisvektor, mis suudab ennustada ja liita, et ligikaudne voo väli kaadriga. Pärast seda tööd teine konvolutsiooniline närvivõrk vastutab optilise voo interpoleerimise eest ja hoolitsege ligikaudse voovälja täpsustamise eest, et ennustada nähtavuskaarte ja välistada kaadris olevate objektide poolt peituvad pikslid.
Kuigi see tehnoloogia on enam kui huvitav, eriti kui võtta arvesse Nvidia juhtide esitatavaid silmapaistvaid tulemusi, on tõde see, et pole oodata, et seda saaks pikka aega turustada. Peamine probleem on selles Nvidia loodud tehisintellekti platvorm pole täielikult optimeeritud ja reaalajas käivitatava rakenduse juurutamine on endiselt väljakutse selle projekti arendamisega seotud inseneridele.